大数据分析的基本方法的理论

⓵大数据分析的基础是什么?

1.可化分析

大数据分析用户包括大数据分析专家和普通用户，但大数据分析对他们来说最基本的要求就是可化分析。 因为可化分析可以直观地呈现大数据的特征，并且很容易读者接受，就像用图像说话一样简单明了。

2.数据掘算法

大数据分析的理论核心是数据掘算法。 这种格式可以更科学地呈现数据的特征，正是得益于世界各地统计学家认可的这些各种统计方法（可以称为事实），他们可以深入掘数据并找到公认的值。 另一方面是这些数据掘算法可以更快地处理大数据。 如果一个算法需要几年时间才能得出结论，那么大数据的价值将是不可预测的。

3.预测分析能力

大数据分析的最终应用域之一是预测分析，即从大数据中掘特征，通过科学地构建模型，然后将新数据输入到模型中来预测未来的数据。

4.语义工具

大数据分析广泛应用于网络数据掘，可以从用户的搜索关键词、标签词key或者其他输入语义中提取数据，分析识别用户需求，以实现更好的效果用户体验和广告匹配。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是商业应用中，都可以保证分析的结果结果正确有效。 大数据分析的基础就是以上五个方面。 当然，如果深入到大数据分析，就会有更特殊、更深入、更专业的大数据分析方法。

⓶大数据分析普遍存在的方法及理论有哪些

PEST分析法

PEST分析理论主要应用于行业分析。 采用PEST分析方法对宏观环境进行分析。 宏观环境，又称大环境，是指影响各行业和组织的各种宏观力量。

在分析宏观环境因素时，由于不同行业、企业有各自的特点和经营需求，分析的具体会有所不同，但总体来说政治、经济、科技、社会四个方面都会有所不同。 在分析影响组织的主要外部环境因素时应解决其在各个类别中的问题。

2.逻辑树分析方法

逻辑树分析理论循环用于客观分析业务问题。 逻辑树也称为问题树、演绎树、分析树等。 逻辑树是最广泛使用的分析问题的工具之一，因为它按层次结构列出了问题的所有子问题，从顶层开始并逐渐向下扩展。

想一个众所周知的问题，例如树干，然后开始思考与该问题相关的相关问题。

（缺点：与逻辑树分析方法相关的问题可能会略。 ）

对于初学者来说，可以考虑以上两点。